基于深度学习LeNet模型的水果种类识别方法设计

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言...............................................................................................................................1

1.1项目背景............................................................................................................1

1.2开发环境与工具................................................................................................1

1.2.1Python简介............................................................................................1

1.2.2Tensorflow简介....................................................................................2

1.2.3GoogleColab简介................................................................................2

2需求分析.......................................................................................................................3

2.1需求分析............................................................................................................3

2.2图像识别功能分析............................................................................................4

2.3关键技术分析....................................................................................................5

2.3.1深度学习.................................................................................................5

2.3.2卷积神经网络.........................................................................................5

2.3.3LeNet.......................................................................................................6

3数据集...........................................................................................................................7

3.1数据集介绍........................................................................................................7

3.2数据集加载........................................................................................................8

4数据集处理...................................................................................................................8

4.1数据预处理........................................................................................................9

4.2数据可视化........................................................................................................9

5模型构建与应用.........................................................................................................10

5.1模型构建...........................................................................................................10

5.2模型训练与调优..............................................................................................11

5.2.1优化器设置...........................................................................................11

5.2.2损失函数设置.......................................................................................11

5.2.3模型优化...............................................................................................12

5.3模型的应用......................................................................................................13

I

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6小结.............................................................................................................................13

参考资料.........................................................................................................................14

II

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基于深度学习的水果种类识别方法设计

1引言

随着深度学习技术的发展，图像识别和分类已经成为了计算机视觉领域的

热门研究方向之一。水果种类识别是其中一个重要的应用场景，它在水果行业

中具有广泛的应用。然而，由于水果种类的差异性和多样性，传统的基于规则

的方法往往难以胜任这一任务。因此，基于深度学习的水果种类识别方法成为

了当前研究的热点之一。

1.1项目背景

该项目的背景是针对水果种类识别这一实际问题，基于深度学习技术，设

计和实现一种准确、高效的水果种类识别方法。

随着人们对健康和营养的关注度不断提高，水果作为一种天然的健康食品

备受青睐。因此，在水果种类的生产、加工和销售过程中，对水果种类的快速

识别和分类具有非常重要的意义。传统的基于规则的方法虽然在一定程度上可

以完成这一任务，但是由于水果种类的差异性和多样性，难以达到高准确度和

高效率的要求。

近年来，随着深度学习技术的发展和应用，基于深度学习的水果种类识别

方法受到越来越多的关注。深度学习具有优秀的特征提取能力和分类能力，可

以有效地解决水果种类识别中的复杂性和多样性问题。因此，本项目旨在利用

深度学习技术，构建一个基于卷积神经网络的水果种类识别系统，能够快速、

准确地对多种水果进行分类识别，具有广泛的应用前景和市场潜力。

该项目的研究和实现不仅能够提高水果行业的生产和销售效率，也可以为

其他领域的图像识别和分类问题提供有价值的参考和启示。

1.2开发环境与工具

1.2.1Python简介

Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python支持多

种编程范型，包括结构化、过程式、反射式、面向对象和函数式编程。它拥有

动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且其本身拥有一个

巨大而广泛的标准库。它的语言结构以及面向对象的方法，旨在帮助程序员为

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小型的和大型的项目编写逻辑清晰的代码。

吉多·范罗苏姆于1980年代后期开始研发Python，作为ABC语言的后继者，

它也可以被视为采用了叫做M-表达式的中缀表示法的一种LISP方言。吉多·范

罗苏姆于1991年首次发布Python0.9.0。Python2.0于2000年发布并引入了

新功能。Python3.0于2008年发布，它是该语言的主要修订版，并非完全向后

兼容。Python2于2020年随2.7.18版停止支持。

Python的设计哲学，强调代码的可读性和简洁的语法，尤其是使用空格缩

进来划分代码块。相比于C语言或Java，Python让开发者能够用更少的代码表

达想法。

Python解释器本身几乎可以在所有的操作系统中运行，它的官方解释器

CPython是用C语言编写的。Python是一个由社群驱动的自由软件，目前由

Python软件基金会管理。Python是最受欢迎的编程语言之一。

1.2.2Tensorflow简介

TensorFlow是由Google开发的一款基于数据流编程的开源机器学习框架，

于2015年首次发布。它支持多种编程语言，包括Python、C++、Java等，也支

持多种硬件平台，包括CPU、GPU、TPU等。

TensorFlow采用了静态计算图的方式，通过定义计算图中的各个节点

（Tensor）以及它们之间的计算关系来完成机器学习模型的构建和训练。它具

有灵活性、跨平台性、易用性和开放性等优点。

TensorFlow提供了丰富的API和工具，支持各种不同类型的神经网络和机

器学习模型的构建，从简单的线性回归到复杂的深度神经网络等等。这使得开

发人员可以快速地构建和训练机器学习模型。同时，TensorFlow也支持多种编

程语言和多种硬件平台，这意味着开发人员可以在不同的环境中使用

TensorFlow进行机器学习任务的开发和部署。

TensorFlow是开源的，这意味着任何人都可以自由地使用、修改和分享

TensorFlow的代码和模型。由于其强大的功能和易用性，TensorFlow已经成为

了机器学习领域最受欢迎的框架之一，被广泛应用于图像识别、自然语言处理、

语音识别等领域。

1.2.3GoogleColab简介

GoogleColaboratory（简称Colab）是一款由Google开发的免费云端

Notebook环境。它基于JupyterNotebook，集成了Python语言、TensorFlow、

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PyTorch等机器学习框架和库，支持运行代码、编写文档和展示图形化结果。用

户可以通过浏览器直接访问Colab，无需进行任何安装和配置。

Colab提供了免费的GPU和TPU资源，使得用户可以在云端快速地训练和测

试自己的机器学习模型。用户可以上传和下载数据、保存和分享Notebook，也

可以与其他用户进行协作编辑和演示。此外，Colab还提供了预训练的模型、示

例Notebook和教程等资源，方便用户进行学习和实践。

Colab的优点在于它是免费的、易用的、跨平台的、协作的。它不仅提供了

免费的GPU和TPU资源，使得用户可以在云端快速地训练和测试自己的机器学

习模型，而且基于JupyterNotebook，支持Python语言和多种机器学习框架和

库，用户可以快速地编写和运行代码、编写文档和展示图形化结果。用户可以

通过浏览器直接访问Colab，无需进行任何安装和配置，也可以在多种操作系统

和设备上进行使用。此外，Colab还支持多用户协作编辑和演示，用户可以上传

和下载数据、保存和分享Notebook，也可以与其他用户进行协作编辑和演示。

由于其强大的功能和易用性，Colab已经成为了机器学习和数据科学领域最

受欢迎的云端Notebook环境之一，被广泛应用于学术研究、工业应用和个人学

习等领域。

2需求分析

2.1需求分析

1.功能需求

该毕业设计的主要目的是设计和实现一种基于深度学习的水果种类识别方

法，通过图像识别技术快速、准确地对多种水果进行分类。因此，需要进行需

求分析，明确该系统的功能和性能要求，以满足实际应用需求。

该系统需要能够对多种水果进行图像识别和分类，对输入的水果图片进行

处理和分析，最终输出水果种类的识别结果。具体功能需求包括：

图像输入和处理：系统能够接收用户上传的水果图片，对图片进行预处理，

包括图像大小的调整、颜色空间的转换、噪声的去除等。

特征提取和分类：系统能够利用卷积神经网络等深度学习模型，对经过预

处理后的水果图片进行特征提取和分类，得出水果种类的识别结果。

识别结果的展示和输出：系统能够将水果种类的识别结果输出到用户界面，

同时也能够将结果保存或导出到文件。

2.性能需求

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该系统需要满足以下性能要求，以保证系统的稳定性和高效性：

准确性：系统对水果种类的识别率需要达到一定的准确性，具体要求视实

际应用需求而定。

响应速度：系统需要在用户上传水果图片后快速地进行处理和分析，输出

识别结果，响应速度需要保证在合理的时间范围内。

可扩展性：系统需要具备一定的可扩展性，能够处理大量的水果图片，并

且支持更多的水果种类的识别。

2.2图像识别功能分析

图像识别功能是基于深度学习的水果种类识别方法的核心功能之一。它包

括图像预处理、特征提取、模型训练、模型测试和模型应用等多个方面。

图像预处理方面，需要对输入的水果图片进行预处理，包括图像大小的调

整、颜色空间的转换、噪声的去除等，以提高模型的训练和测试效率，提高识

别准确率。

特征提取方面，通过卷积神经网络等深度学习模型，对经过预处理后的水

果图片进行特征提取。深度学习模型可以自动地学习到水果图片中的关键特征，

对不同种类的水果进行分类。

模型训练方面，通过在大量的水果图片上训练深度学习模型，可以得到较

为准确的水果种类分类模型。训练过程需要考虑多种因素，如训练数据的质量、

深度学习模型的选择、训练参数的设置等。

模型测试方面，需要对训练好的深度学习模型进行测试，以评估其水果种

类识别的准确率和效率。测试过程需要使用一组测试数据集，测试数据集需要

和训练数据集具有相似的分布。

模型应用方面，将训练好的深度学习模型应用到实际场景中，通过输入水

果图片，输出水果种类的识别结果。识别结果需要直观、准确地展示给用户，

可以采用图形化界面进行展示。

这些图像识别功能的实现，可以帮助用户快速、准确地对水果进行分类，

提高水果识别的自动化程度和效率，减少人工识别的成本和工作量。

2.3关键技术分析

2.3.1深度学习

深度学习是一种人工智能技术，通过构建和训练多层神经网络，从输入数

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据中自动学习和提取出复杂的特征表示，实现对输入数据的分析、理解和预测。

深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等众多领域都取得

了显著的成果和应用。

深度学习模型通常由多个神经网络层组成，每个层都由多个神经元组成，

每个神经元通过非线性的激活函数对输入数据进行变换，输出到下一层。深度

学习模型主要有以下几类：

前馈神经网络：由多个全连接层组成，通过将每个神经元的输出作为下一

层的输入，实现对输入数据的逐层处理和特征提取。

卷积神经网络：通过卷积和池化操作对输入数据进行特征提取和降维，具

有较好的图像处理和识别能力。

循环神经网络：通过使用循环结构对序列数据进行建模和处理，可以有效

地处理自然语言处理、语音识别等任务。

生成对抗网络：由生成网络和判别网络组成，通过对抗训练实现生成模型

的学习和优化，可以生成逼真的图像、音频、文本等内容。

深度学习在实际应用中需要大量的数据和计算资源进行训练和优化，同时

还需要选择合适的损失函数和优化算法来优化模型参数。当前，深度学习框架

如TensorFlow、PyTorch、Keras等已经成为深度学习的主流工具，可以方便地

构建和训练各种深度学习模型，实现对大规模数据的自动化处理和分析。

2.3.2卷积神经网络

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种常用于图像、

语音、自然语言处理等领域的深度学习模型。它主要利用卷积操作和池化操作

对输入数据进行特征提取和降维，从而实现对输入数据的分类和识别。

卷积神经网络的主要特点包括以下几点：

局部连接：卷积神经网络的每个神经元只和局部区域的输入神经元相连，这种

局部连接可以减少模型参数量和计算量。

权值共享：卷积神经网络的每个卷积核在整个图像上共享权值，这样可以提高

模型的泛化能力和效率。

池化操作：通过池化操作对卷积后的特征图进行下采样和降维，可以减少模型

参数量和计算量，同时增强特征的不变性和鲁棒性。

卷积神经网络的结构通常由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过

卷积操作提取输入数据的特征，池化层通过降采样操作减少特征的空间大小，

全连接层通过将特征映射到目标类别进行分类和识别。

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卷积神经网络在图像识别、目标检测、语音识别等领域取得了重大进展。

例如，AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet等经典卷积神经网络模型，都在

ImageNet等大规模数据集上取得了显著的分类和识别效果。此外，卷积神经网

络还被广泛应用于自然语言处理、医学影像诊断、自动驾驶等领域。

2.3.3LeNet

LeNet是一个经典的卷积神经网络模型，由YannLeCun等人在1998年提出，

主要应用于手写数字识别等图像分类任务。LeNet网络是一种比较浅的卷积神经

网络，它主要由卷积层、池化层和全连接层构成，通过卷积和池化操作对输入

图像进行特征提取和降维，最终输出类别概率分布。

图2-1LeNet结构图

其中，输入图像经过两层卷积层和两层池化层的处理后，通过全连接层进

行分类。具体地，每个卷积层包含多个卷积核和偏置项，可以对输入图像进行

卷积和激活操作，得到特征图。池化层则主要用于对特征图进行下采样和降维，

可以有效地减少参数量和计算量，同时增强特征的不变性和鲁棒性。最后，通

过全连接层将特征映射到目标类别上，输出类别概率分布。

LeNet网络的训练主要采用反向传播算法，通过梯度下降等优化算法，对模

型参数进行更新和调整，以使得模型在训练数据上获得更好的拟合效果。此外，

LeNet网络还采用了一些常用的优化技巧，如权重衰减、Dropout、批量归一化

等，以提高模型的泛化能力和效率。

总的来说，LeNet是一种经典的卷积神经网络模型，具有较好的特征提取和

分类能力。在图像识别任务中，可以通过调整网络结构和参数等手段进行优化，

获得更好的识别效果。

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3数据集

3.1数据集介绍

本实验的数据集为Fruits-360:Adatasetofimagescontainingfruits

andvegetables。

Fruits-360是一个包含水果和蔬菜图像的高质量数据集。其中包括多种水

果和蔬菜，如：苹果（不同品种：CrimsonSnow，Golden，Golden-Red，Granny

Smith，PinkLady，Red，RedDelicious），杏，鳄梨，成熟鳄梨，香蕉（黄色，

红色，LadyFinger），蓝莓，仙人掌果，两种甜瓜，杨桃，樱桃（不同品种，

Rainier），樱桃蜡（黄色，红色，黑色），栗子，小橘子，椰子，枣，西番莲，

葡萄（蓝色，粉色，白色（不同品种）），柚子（粉色，白色），番石榴，榴

莲，石榴，柿子，苦菜，金桔，柠檬，酸橙，荔枝，柑橘，芒果（绿色，红

色），紫榴莲，西番莲，皮尔德萨波瓜，桑葚，油桃（常规，扁平），洋葱（红

色，白色），橙子，木瓜，百香果，桃子（不同品种），佩皮诺，梨（不同品

种，阿巴特，凯撒，怪兽，红色，威廉姆斯），辣椒（红色，绿色，黄色），

酸浆果（常规，带壳），菠萝（常规，Mini），红皮火龙果，李子（不同品

种），石榴，柚子Sweetie，土豆（红色，白色），榲桲，红毛丹，覆盆子，红

醋栗，蛇皮果，草莓（正常，楔形），番茄（不同品种，栗色，樱桃红，黄

色），核桃。

数据集共有75937张图像，其中56781张用于训练，19053张用于测试，还

有103张多水果图像。共有111个水果和蔬菜类别，图像大小为100x100像素。

文件名格式为“image_index_100.jpg”（例如32_100.jpg）或

“r_image_index_100.jpg”（例如r_32_100.jpg）或

“r2_image_index_100.jpg”或“r3_image_index_100.jpg”。其中“r”表示

旋转的水果，“r2”表示水果在第三轴周围旋转。“100”表示图像大小（100x100

像素）。同一种水果的不同品种被视为不同的类别存储。

数据集包括训练集和测试集，以及一个多水果类别的数据集。测试集中的

图像都是每个图像包含一个水果或蔬菜。数据集中的多水果类别图像包含多个

水果（或水果类别）。同一种水果的不同品种被视为不同的类别存储。该数据

集中的图像采用特定的拍摄技术，并在拍摄后进行后处理以分离水果图像和背

景。数据集被广泛应用于深度学习和计算机视觉研究中，如水果识别和分类等。

该数据集的创建者为HoreaMuresan和MihaiOltean。数据集的许可证为MIT许

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可证，可免费获取和使用。

3.2数据集加载

使用os.listdir()函数遍历文件夹中的每个子目录（类别），并根据类别

名称中的关键字来判断水果类别。对于每个类别，函数进一步遍历该目录下的

每个图像，并使用load_img()函数将图像加载为PILImage对象。

图3-1数据集加载

4数据集处理

数据清洗是指发现并改正数据文件中可识别的错误的最后一道关卡程序，

包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。

数据质量评估重要指标还包括数据处理，数据处理是实现空间数据有序化

的必要过程，是检验数据质量的关键环节，是实现数据共享的关键步骤。

天气预报、图书馆、超市、公路铁路、航空航天、工业农业、军事，数据

处理无处不在，人类的发展从古至今都离不开数据处理，现代社会人类生活与

数据处理联系越发紧密，离开了数据处理将无法想象。没有了数据处理，股市、

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银行、铁路、天气预报都将无法正常进行。

4.1数据预处理

图4-1数据预处理过程

这段代码主要进行了两个操作：对图像数据进行归一化处理，以及对标签

进行one-hot编码。在第一部分中，通过将NumPy数组中的图像数据类型转换

为float32类型，将像素值归一化到0到1之间，即将每个像素值除以255。这

是因为神经网络模型的训练需要将输入数据进行标准化或归一化处理，以使模

型更好地学习数据特征。在第二部分中，使用np_utils.to_categorical()函数

将NumPy数组中的标签转换为one-hot编码形式。one-hot编码是一种将标签向

量转换为二元矩阵的方法，其中每行代表一个样本，每列代表一个类别。在该

矩阵中，每个元素的值为0或1，表示样本所属的类别。one-hot编码使得标签

数据能够更好地适用于神经网络模型的训练。这里使用了

len(np.unique(y_train))获取标签类别的数量，以确保one-hot编码的输出与

数据集的标签类别数量匹配。

4.2数据可视化

图4-2图片可视化图

使用matplotlib库创建了一个大小为(30,5)的画布，并在画布上创建了

10个子图。每个子图的位置设置为1行3列的子图网格中的一个位置，并且不

显示刻度。该操作旨在为我们提供一个可视化工具，以便比较10个图像子集的

内容。

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5模型构建与应用

5.1模型构建

图5-1模型构建代码

这是一个使用TensorFlow构建的经典LeNet-5卷积神经网络，用于图像分

类任务。它的输入形状为(32,32,3)，表示每个图像的大小为32x32像素，3个

颜色通道(RGB)。网络包含6个卷积层，16个卷积核，和两个全连接层。

第一个卷积层(Conv2D)采用5x5的卷积核，步幅为1，使用tanh作为激活

函数，并使用"same"填充方式，以保持输入和输出大小相同。

第一个平均池化层(AveragePooling2D)使用2x2的池化核和2的步幅进行

下采样。

第二个卷积层(Conv2D)也采用5x5的卷积核，步幅为1，使用tanh作为激

活函数，并使用"valid"填充方式。

第二个平均池化层(AveragePooling2D)同样使用2x2的池化核和2的步幅

进行下采样。将卷积层的输出展平(Flatten)为一维数组。

两个全连接层(Dense)分别包含120个和84个神经元，并使用tanh作为激

活函数。

最后一层(Dense)包含10个神经元，对应于10个类别，并使用softmax激

活函数输出每个类别的概率。

该网络使用adam优化器和分类交叉熵损失函数进行训练，并计算准确率作

为评估指标。同时，该网络在训练时使用了归一化处理，将图像像素值限制在

[0,1]之间，使得网络的训练更加稳定和快速。

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图5-2模型结构示意图

5.2模型训练与调优

5.2.1优化器设置

Adam是一种基于梯度下降算法的优化算法，用于训练深度学习模型。它的

全称是AdaptiveMomentEstimation，即自适应矩估计。Adam算法结合了

Adagrad和RMSprop算法的优点，能够高效地处理稀疏梯度和非平稳目标函数的

优化问题。

Adam算法在每个迭代步骤中，使用当前梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来

更新模型参数。其中一阶矩估计是对梯度的一阶矩（均值）的估计，而二阶矩

估计是对梯度的二阶矩（方差）的估计。

Adam算法的优点包括：

自适应性：Adam算法能够根据每个参数的梯度和历史梯度变化自适应地调

整每个参数的学习率。

鲁棒性：Adam算法能够在处理稀疏梯度和非平稳目标函数时表现良好。

稳定性：Adam算法能够通过动态地调整步长来保证每个迭代步骤的稳定性。

5.2.2损失函数设置

交叉熵（CrossEntropy）损失函数是深度学习中常用的一种损失函数，用

于度量实际输出与期望输出之间的差距，越小代表模型的拟合效果越好。它在

分类任务中广泛应用，特别是在二分类和多分类问题中。

交叉熵损失函数的基本思想是，将期望输出的概率分布与实际输出的概率

分布之间的差距量化成一个标量，通过优化这个标量使得模型的输出结果尽可

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能接近期望输出。交叉熵损失函数在深度学习中的优化过程中，通常会和梯度

下降算法等优化方法一起使用，通过迭代优化模型参数，使得模型的交叉熵损

失函数逐渐减小，从而提高模型的分类准确率。

5.2.3模型优化

调参通常是通过不断尝试不同的参数组合来找到最佳的模型性能。在深度

学习中，常用的调参方法包括：

网格搜索（GridSearch）：指定一组参数的候选值，遍历所有可能的组合，

选择其中表现最好的组合作为最终参数。

随机搜索（RandomSearch）：与网格搜索类似，但是不遍历所有可能的组

合，而是随机选取一些组合进行尝试。

贝叶斯优化（BayesianOptimization）：利用贝叶斯推断来优化超参数，

可以更加高效地寻找最优解。

遗传算法（GeneticAlgorithm）：使用生物进化的思想来搜索最优参数组

合，可以在大规模参数搜索中节省时间和计算资源。

在本项目中，我使用了网格搜索方法，通过设置一组不同的参数值组合，

然后对每种参数组合进行训练和验证，最终选择表现最好的一组参数作为最终

模型的参数。